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SEC08-04 数据收集合规性 数据收集合规性是指数据控制者在收集个人数据时需遵守相关的法律法规和隐私保护准则，确保数据收集活动符合法律规定并尊重数据主体的权利。 风险等级 高 关键策略 收集个人数据必须获得数据主体授权。 收集敏感个人数据必须获得数据主体明示同意。 个人数据收集范围、
主动通知数据主体 主动通知数据主体是指数据控制者主动向数据主体（个人）提供信息，告知其数据处理活动的相关信息，例如数据收集的目的、数据处理的方式、数据使用的范围、数据存储的期限等。这种通知通常以隐私政策、用户协议、提示信息等形式呈现。 风险等级 中 关键策略 主动通知数据主体的重要性在于：
SEC08-03 数据主体的选择和同意 数据主体的选择和同意是指在个人数据被收集、处理或使用之前，数据处理者需要获得数据主体（个人）的明确同意，并且数据主体有权选择是否同意其个人数据被处理的过程。 风险等级 高 关键策略 收集或使用个人数据前，须明确提示用户，并获得用户的同意，并
上云后，数据库层与应用层不兼容），上云过程中采用云上同样生态的数据库进行平替，是首要的决策依据。 可迁移性：针对数据库上云迁移，解决方案要具备平滑迁移的能力；结合数据库迁移服务所提供的能力，评估迁移上云过程中，数据库的切换对业务系统中其他组件的影响（如服务中断的影响、数据转移效率
开源社区数据库之一，对MySQL有较好的兼容性；RDS for MariaDB适用于各种规模的应用程序。 关系型数据库的选择建议： 场景一：基于兼容性原则 考虑平滑上云，上云前系统中数据库的选型已经过业务实践的检验，建议选取生态相同的关系型数据库服务进行平替，避免出现数据库层与应
SEC07 通用数据安全 SEC07-01 识别工作负载内的数据 SEC07-02 数据保护控制 SEC07-03 对数据操作实施监控 SEC07-04 静态数据的加密 SEC07-05 传输数据的加密 父主题： 数据安全与隐私保护
PERF04-04 资源性能数据收集 风险等级 中 关键策略 每个华为云提供的云服务都有一组特定于资源功能的指标，用于呈现有关资源的使用情况。通过收集资源性能数据，可以深入了解工作负载的运行状况和行为。 指标作用： 帮助你了解资源的运行状况和性能， 在云监控平台上配置对应的告警策略和配置指标看板。
分布情况、数据敏感度、所属分类级别等详细信息。 相关云服务和工具 数据安全中心 DSC：DSC可根据敏感数据发现策略来精准识别数据库中的敏感数据，并支持从海量数据中自动发现并分析敏感数据使用情况，基于数据识别引擎，对结构化数据和非结构化数据进行扫描、分类、分级，解决数据“盲点”。
PERF04-05 应用性能数据采集 风险等级 中 关键策略 应用程序的性能数据（吞吐量、延迟和完成时间），通常需要通过代码采集，例如嵌入代码片段或将工具集成到应用程序代码中。通过应用的性能数据，可以识别性能瓶颈、评估系统行为、识别可用性风险、规划容量等指标。 常用应用性能监控策略有：
数据安全与隐私保护 SEC07 通用数据安全 SEC08 数据隐私保护 父主题： 安全性支柱
RES02-03 定期进行备份数据恢复 通过定期恢复测试，可以验证备份数据的完整性与恢复处理过程是否可用，且数据丢失时间以及恢复时间符合数据的RPO与RTO指标要求。 风险等级 高 关键策略 定期执行备份数据恢复，以验证备份的完整性。 为了避免备份恢复对生产业务造成影响，可以构建
RES07-04 监控数据存储和分析 监控数据包括统计和日志信息，均需要存储并进行生命周期管理，以满足数据监控的保留要求；并定期对其进行分析，以了解系统运行状态和趋势。 风险等级 中 关键策略 监控数据存储时长需要满足保留要求。 监控数据需要定期分析，以便发现或预测系统故障，减少业务中断。
自动切换。 数据持久性 RDS数据持久性高达99.9999999%，保证数据安全可靠，保护业务免受故障影响。 数据备份和恢复 RDS支持每天自动备份数据，备份都是以压缩包的形式自动存储在对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）。备份文件保留732天
RES14-03 变更前数据备份 通过配置数据事前备份与恢复设计，确保在出现配置错误时能够快速恢复到正确的配置数据状态。 风险等级 高 关键策略 进行全量数据备份，以防变更过程中数据被破坏，影响业务。 异常回滚时，可使用备份数据进行恢复。 父主题： RES14 配置防差错
常见故障模式 云数据库 TaurusDB的CPU /内存/磁盘容量/磁盘IOPS/数据库连接数使用率过高 检测：通过CES监控CPU /内存/磁盘容量/磁盘IOPS/数据库连接数使用率。 恢复： 根据业务情况，手工变更规格以扩展资源。 开启自动扩缩容，以便在过载时自动扩容规格和/或只读节点。
Flink是一个批处理和流处理结合的统一计算框架，其核心是一个提供了数据分发以及并行化计算的流数据处理引擎。它的最大亮点是流处理，是业界最顶级的开源流处理引擎。Flink最适合的应用场景是低时延的数据处理（Data Processing）场景：高并发pipeline处理数据，时延毫秒级，且兼具可靠性。 集群服务部署架构
rtition个数。 任务容易出现内存溢出：部分数据分片较大，单个task处理数据过大，或者executor中并行度不足，单个task内存不足导致。此时应减少executor数量，增大数据分片。 数据量少，但小文件数量多：减少数据分片，在reduce算子后执行coalesce算子，以减少task数量，减少cpu负载。
识别和备份应用中所有需要备份的关键数据 不同数据的重要性不一样，针对应用系统内的所有数据，需要明确其重要性及对应的RPO/RTO指标要求。比如对于重要数据，通常允许数据丢失的时间会比较少，从而需要更频繁的备份；对于一般的数据，允许数据丢失的时间比较长，可以使用较低的备份频率；对于一些不重要的数据，其数据丢失对业务没有影响，则不需要进行备份。
使用内存缓存、内存映射等技术，以提高数据处理和计算的速度和效率。 负载均衡：通过负载均衡技术，将数据和计算任务均匀地分配到多个节点上，以避免单个节点过载，提高系统的可用性和性能。 数据分区：将数据按照一定的规则分成多个分区，以便更好地进行数据处理和计算。 网络优化：通过优化网络带
pReduce/Spark的执行情况针对性的进行任务的优化。 HiveMetaStore：因为Hive的MetaStore可能是外部的独立数据库，所以它的性能也会影响到整个HiveServer的性能，主要包括HiveMetaStore访问时间，访问次数，连接并发数。 MapRed
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